Machine Learning y el futuro de la planeación  inteligente

3 de julio de 2024 por
CIO NET

El ritmo del cambio se estaba acelerando incluso antes de que la pandemia sacudiera las empresas. El cambio sigue  siendo una constante mucho después de la perturbación pandémica.

 

Cuando una empresa opera en un estado estable, la planeación  es sencilla. Puede elaborar pronósticos y planes basados ​​en los datos reales de los dos años anteriores con una confianza razonable en que el futuro que ha trazado se cumplirá más o menos.

 

Sin embargo, en caso de que no lo hayas notado, el mundo empresarial se ha vuelto cada vez más inestable. Los enfoques obsoletos de planeación (estático, aislado, manual y en gran medida basado en hojas de cálculo) ya no funcionan; de hecho, pueden perjudicar su competitividad al inducirlo a aceptar suposiciones falsas u obsoletas y al embotar su capacidad para responder a sacudidas de ingresos y demanda.

 

El ritmo del cambio se estaba acelerando incluso antes de que las empresas se vieran impactadas por cierres, despidos e interrupciones en la cadena de suministro relacionados con la pandemia. Y el cambio sigue y seguirá siendo una constante mucho después de pasada  la perturbación pandémica.

Buscando ayuda en la planeación inteligente

 

Las organizaciones de todo el mundo están reconociendo que deben encontrar una manera segura de avanzar, una que les permita operar con agilidad. Están adoptando las mejores prácticas modernas, como la planeación  continua, que reemplaza los planes anuales estáticos con pronósticos continuos y presupuestos constantemente actualizados utilizando datos reales siempre actualizados, y la planeación  para toda la empresa, que extiende las prácticas comprobadas de Planeación Financiera y Análisis (FP&A) a otras partes del negocio, incluidos RRHH y ventas.

 

Esas capacidades ya se utilizan en organizaciones ágiles de todo el mundo. Pero los directores financieros y otros líderes no esperan que los entornos empresariales se vuelvan menos desafiantes con el tiempo. Están buscando lo que sigue. Buscan una planeación  inteligente.

 

Con una planeación  inteligente, las empresas aprovechan los datos para trabajar más duro para ellas. Esto incluye datos históricos, que muestran dónde ha estado, y análisis prospectivos que lo ayudan a evaluar y anticipar hacia dónde se dirige.

Desarrollo de un sistema de navegación empresarial

 

Esa pieza de visión de futuro se está volviendo más importante a medida que el futuro se vuelve intrínsecamente menos predecible. Quienes toman decisiones quieren evaluar múltiples opciones rápidamente. Quieren saber que esas opciones no han sido modeladas basándose en instintos o conjeturas, sino en datos reales financieros y operativos recientes y en datos externos.

 

Es comprensible que también busquen precisión. Y aquí reciben ayuda de algoritmos de aprendizaje automático (ML) que ingieren, procesan y aprenden de los datos. Puede pensar en el ML como un motor de predicción y un elemento habilitante de la inteligencia artificial. A medida que estos algoritmos alimentan los sistemas de análisis y creación de escenarios, aprenden de los resultados de sus predicciones y pronósticos, y esa información ayuda a crear predicciones aún más precisas en el futuro. Es un circuito de retroalimentación continúa diseñado para mejorar con el tiempo.

 

Es por eso que, el aprendizaje automático (ML) es mucho más que una simple frase de moda para generar clics. Es la base de la planeación  inteligente, que a su vez está transformando la planeación  en un sistema de navegación empresarial para la agilidad operativa.

El alcance de la planeación inteligente

 

Puede verlo en cómo Workday ha avanzado en la planeación  inteligente con aprendizaje automático (ML) de manera que brinde a los gerentes orientación continua sobre los próximos pasos y los posibles resultados. Por ejemplo:

 

Descubrir de forma proactiva anomalías en los planes y datos de planeación. Esto ayuda a las organizaciones a identificar errores potenciales en sus datos de planeación, errores que, si no se detectan, podrían resultar costosos en el futuro. Debido a que funciona con ML, aprende con el tiempo, especialmente cuando los gerentes deciden aceptar o ignorar las anomalías que el sistema ha detectado.

 

Exploración automática de datos para detectar posibles valores atípicos. Al igual que las anomalías, los datos atípicos pueden llevar a los gerentes de finanzas, ventas, recursos humanos u otros gerentes por el camino equivocado y sesgar las perspectivas en una dirección demasiado positiva o negativa. Esta característica impulsada por ML convierte automáticamente los datos en conocimientos y permite que los líderes financieros y de otros negocios se concentren en administrar excepciones, lo que a su vez agiliza sus propios procesos de planeación.

 

Ya hoy vemos que las empresas adoptan estas capacidades mientras trazan su propio futuro. (Creemos que nuestro éxito en la evolución de la planeación  inteligente es una razón clave por la que Gartner nombró a Workday líder en su Cuadrante Mágico 2021, 2022 y  2023 para soluciones de análisis y planeación  financiera en la nube).

Un futuro impulsado por la innovación

 

Pero la planeación  inteligente evoluciona continuamente, gracias en gran parte al aprendizaje automático, y se está trabajando en más.

 

Por ejemplo, los planificadores pueden esperar incorporar datos externos e indicadores macroeconómicos en modelos que permitan a los gerentes correlacionar sus negocios (desde los obstáculos hasta las oportunidades) con el mercado en general. Y las nuevas capacidades de pronóstico inteligente ayudarán a los gerentes de ventas y cadena de suministro a anticipar y predecir cambios en la demanda de productos o servicios. En ventas, los gerentes podrán obtener más control y conocimiento sobre la asignación y gestión de territorios con nuevas funciones de recomendación de territorios que sopesan varias entradas para llegar a una combinación de territorios óptima.

 

Las soluciones de Workday aprovechan una base de datos inteligente que abarca grandes volúmenes de datos operativos (de aplicaciones empresariales y sistemas externos) con información de rendimiento financiero, para que los tomadores de decisiones obtengan una visión de 360 ​​grados de su negocio.

 

Estas capacidades pueden ser de un nivel superior ahora, pero en poco tiempo se convertirán en un elemento esperado de la planeación  de clase empresarial. Y en Workday impulsaremos estas tecnologías aún más. Porque el negocio no es nada estable y los responsables de agilizar sus negocios necesitan toda la ayuda que puedan obtener.

 

Cionet como Partner de Implementación de Workday Adaptive Planning, y con la experiencia acumulada en más de 17 años y más de una veintena de implementaciones exitosas, es nuestro objetivo proveer a los clientes con las mejores prácticas aplicadas la planeación financiera moderna.  

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